Algunos investigadores comenzaron a usar el aprendizaje automático de una IA para acelerar su investigación. Gracias a esto, descubrieron varios candidatos a nuevos antibióticos. Estos resultados no esperados pueden llegar a convertirse en uno de los mayores avances de la resistencia de los antibióticos.
La inteligencia artificial aceleró el proceso
El informe de la investigación, se publicó el miércoles en la revista Cell. En él se dan detalles sobre la investigación. Uno de los más importantes es que los científicos utilizaron un algoritmo o inteligencia artificial para explorar. El área de exploración fue la diversidad microbiana y allí la IA encontró 1 millón de moléculas nuevas.
El profesor de la Universidad de Pensilvania, César de la Fuente, quien también es el autor del estudio, dejó saber todos estos detalles. Tiene a cargo un grupo que tiene como objetivo acelerar los descubrimientos en biología y medicina ayudándose con la tecnología y las computadoras.
Sin toda esa ayuda, los investigadores hubiesen tenido que recolectar suelo y agua para poder encontrar nuevas moléculas. Estos métodos, que son los que se han usado siempre, son más lentos. Además, complican mucho todo, ya que se pueden encontrar microbios por todos lados.
“Hubiera llevado muchos, muchos, muchos años hacerlo, pero con un algoritmo, podemos analizar vastas cantidades de información y acelerar el proceso”, afirmó de la Fuente.
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Usar la IA ha permitido avanzar bastante
En 2019, la resistencia antimicrobiana fue la causante de unos 1,2 millones de muertes. La OMS cree que de aquí a 2050, la cantidad de muertes puede ser de 10 millones. Por esa razón es muy importante que se hagan este tipo de investigaciones, ya que suponen avances en la salud pública.
Aunque de la Fuente considera que el estudio, que produjo el “mayor esfuerzo de descubrimiento de antibióticos jamás realizado”, marca un momento crucial en los posibles beneficios de la inteligencia artificial para la investigación, reconoció que actores malintencionados podrían “desarrollar modelos de IA para diseñar toxinas”.
Aseguró que su laboratorio ha implementado salvaguardias para almacenar estas moléculas y garantizar que no puedan autorreplicarse. Cabe destacar que las salvaguardias de bioseguridad no fueron necesarias para este estudio porque se trataba de “moléculas inertes”.
A pesar de que la inteligencia artificial se ha convertido en un tema candente en los últimos años, de la Fuente comenzó a utilizar la IA en la investigación de antibióticos hace aproximadamente una década.
“Hemos logrado acelerar el descubrimiento de nuevos antibióticos”, afirmó de la Fuente. “En lugar de esperar cinco o seis años para encontrar un candidato, ahora, en la computadora, podemos generar cientos de miles de candidatos en solo unas pocas horas”.
Los candidatos a nuevos antibióticos pueden tardar
Aunque hay muchos candidatos para nuevos antibióticos, para que estén listos hay que esperar. Será necesario esperar entre unos 10 a 20 años. Se tienen que someter a pruebas e investigaciones adicionales impuestas por la FDA.
Los investigadores buscaron metagenomas y genomas en las bases de datos de acceso público. También buscaron fragmentos de ADN que tuvieron actividad antimicrobiana. Con estos componentes llevaron a cabo el estudio.
Después, sintetizaron 100 de esas moléculas en el laboratorio y las pusieron a prueba para ver si podían matar bacterias. Incluso las pusieron a prueba frente a los patógenos más peligrosos que existen en la actualidad.
Entre todas estas moléculas, el 79% tuvo la capacidad de eliminar un microbio, aunque sea. Esto hizo que las moléculas se convirtieran en candidatas para nuevos antibióticos.
Puedes encontrar el informe completo presionando aquí.